Gedachten lezen: moet AI weten wat we denken?

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 16 januari 2023

Wetenschappers ontwikkelen brain-computer interface (BCI) -technologieën om het menselijk brein rechtstreeks te "lezen" door middel van chip- en elektrode-implantaten. Deze innovaties maken gebruik van het menselijk brein met behulp van nieuwe methoden om te communiceren met computers en besturingsapparaten. Deze ontwikkeling kan echter mogelijk een einde maken aan de privacy zoals wij die kennen.

Gedachte leescontext

Wetenschappers uit de VS, China en Japan gebruiken functionele magnetische resonantiebeeldvorming (fMRI) om de hersenactiviteit beter te begrijpen. Deze fMRI-machines volgen de bloedstroom en hersengolven in plaats van alleen hersenactiviteit. De gegevens die uit de scan worden verzameld, worden omgezet in een beeldformaat door een complex neuraal netwerk genaamd Deep Generator Network (DGN) Algorithm. Maar eerst moeten mensen het systeem trainen over hoe de hersenen denken, inclusief de snelheid en richting die het bloed nodig heeft om de hersenen te bereiken. Nadat het systeem de bloedstroom heeft gevolgd, produceert het beelden van de informatie die het verzamelt. De DGN produceert visuele beelden van hoge kwaliteit door gezichten, ogen en tekstpatronen te scannen. Op basis van dit onderzoek kan het algoritme 99 procent van de tijd overeenkomen met de gedecodeerde afbeeldingen.

Ander onderzoek naar het lezen van gedachten is zelfs nog geavanceerder. In 2018 onthulde Nissan Brain-to-Vehicle-technologie waarmee voertuigen rijcommando's vanuit de hersenen van de bestuurder kunnen interpreteren. Evenzo hebben wetenschappers van de University of California San Francisco (USCF) de resultaten vrijgegeven van een hersenactiviteitsonderzoek ondersteund door Facebook in 2019; de studie toonde aan dat het mogelijk is om hersengolftechnologie te gebruiken om spraak te decoderen. Ten slotte is de BCI van Neuralink in 2020 begonnen met testen; het doel is om hersensignalen rechtstreeks met machines te verbinden.

Disruptieve impact

Eenmaal geperfectioneerd, zullen toekomstige technologieën voor het lezen van gedachten verreikende toepassingen zijn in elke sector en op elk gebied. Psychiaters en therapeuten kunnen op een dag op deze technologie vertrouwen om diepgewortelde trauma's aan het licht te brengen. Artsen kunnen hun patiënten wellicht beter diagnosticeren en hen vervolgens behandelen met geschiktere medicijnen. Geamputeerden kunnen mogelijk robotachtige ledematen dragen die onmiddellijk reageren op hun gedachtecommando's. Evenzo zou wetshandhaving deze technologie tijdens het verhoor kunnen gebruiken om ervoor te zorgen dat verdachten niet liegen. En in een industriële omgeving kunnen menselijke werknemers op een dag gereedschappen en complexe machines (een of meerdere) veiliger en op afstand bedienen.

Gedachten lezen door AI kan vanuit ethisch oogpunt echter een controversieel onderwerp worden. Veel mensen zullen deze ontwikkeling zien als een inbreuk op de privacy en een bedreiging voor hun welzijn, waardoor veel mensenrechtenorganisaties zich tegen deze methoden en apparaten verzetten. Bovendien wordt volgens de South China Morning Post China's hersenleestechnologie al gebruikt om emotionele veranderingen bij werknemers in meerdere omgevingen te detecteren, zoals in productielijnen in fabrieken. Het is slechts een kwestie van tijd voordat een of meer landen proberen deze technologie op populatieniveau toe te passen om de gedachten van hun respectievelijke bevolking te volgen.

Een andere bewering is dat de meeste wetenschappers geloven dat ML nog steeds niet in staat is om correct te detecteren en te decoderen hoe en wat mensen denken, voelen of verlangen. Vanaf 2022 blijven de hersenen een te complex orgaan om in componenten en signalen te worden opgesplitst, net zoals gezichtsherkenningstechnologie wordt tegengewerkt als een hulpmiddel om menselijke emoties nauwkeurig te identificeren. Eén reden is dat er veel manieren zijn waarop mensen hun echte gevoelens en gedachten maskeren. Als zodanig is de staat van ML-technologieën nog ver verwijderd van het ontcijferen van de complexiteit van het menselijk bewustzijn.

Implicaties van gedachtenlezen

Bredere implicaties van gedachtenlezen kunnen zijn:

• Mijnbouw-, logistiek- en productiebedrijven gebruiken eenvoudige helmen voor het lezen van hersenactiviteit om vermoeidheid van werknemers te bepalen en alert te zijn op mogelijke ongevallen. 
• BCI-apparaten waarmee mensen met mobiliteitsbeperkingen kunnen communiceren met ondersteunende technologie, zoals slimme apparaten en computers.
• Technologie- en marketingbedrijven gebruiken BCI-tools om persoonlijke informatie te benutten om marketing- en e-commercecampagnes te verbeteren.
• Nationale en internationale wetgeving die het gebruik en de toepassingen van BCI-technologieën in de samenleving beheert.
• Legers passen BCI-technologie toe om een ​​diepere verbinding mogelijk te maken tussen soldaten en de gevechtsvoertuigen en wapens waarover ze beschikken. Gevechtspiloten die BCI gebruiken, kunnen bijvoorbeeld hun vliegtuig met snellere reactietijden besturen.
• Sommige natiestaten zetten tegen 2050 technologie in om gedachten te lezen om hun respectieve burgers in het gareel te houden, met name minderheidsgroepen.
• Pushback en protesten door burgergroepen tegen hersenleestechnologieën die zijn ontworpen om de bevolking te bespioneren. 

Vragen om te overwegen

• Welke rol zou de overheid moeten spelen bij het reguleren van BCI-technologie?
• Wat zijn de andere potentiële gevaren van apparaten die onze gedachten kunnen lezen?